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GitHub Copilot CLIでOllamaのローカルLLMを使う。/modelの新しいモデル検出と設定のポイント

    HARu

    2026年10月7日、GitHub Changelogで「Discover local models in GitHub Copilot CLI」が公開されました。GitHub Copilot CLIの /model コマンドが、手元で動いているOllamaのモデルを見つけて、クラウドのモデルと同じ一覧から選べるようになったという更新です。

    これまでもCopilot CLIは環境変数でOpenAI互換のエンドポイント(Ollamaを含む)を指定できましたが、今回の更新で、セッションを止めずにローカルモデルへ切り替えやすくなりました。この記事では、GitHubとOllamaの公式ドキュメントをもとに、使うための前提、手順、つまずきやすい設定、オフラインモードとの関係を整理します。内容は2026年10月12日時点のものです。

    この記事が関係する人・関係しない人

    関係する人

    • GitHub Copilot CLIで、手元のOllamaのモデルを使いたい人

    • これまで環境変数(COPILOT_PROVIDER_BASE_URL など)でOllamaを指定していて、/model から追加する方法も知りたい人

    • ローカルモデルを使えばGitHubへの通信が止まるのか、オフラインモードとの関係を確かめたい人

    関係しない人

    • GitHub Copilotの有効なサブスクリプションがない人(Copilot CLIの前提です)

    • 組織・エンタープライズ経由でCopilotを使っていて、管理者がCopilot CLIを無効にしている人

    • ツール呼び出し(function calling)やストリーミングに対応していないモデルだけを使いたい人(Copilot CLIではエラーになります)

    自分が当てはまるかの確認方法

    Copilot CLIのバージョンが 1.0.94-0 以降か、Ollamaにモデルが入っているか、割り当てられたコンテキスト長はいくつかを確認します。

    copilot version   # バージョンの表示と更新の確認
ollama ls         # 取得済みのモデルの一覧
ollama ps         # 動いているモデルの CONTEXT と PROCESSOR

    何が変わったのか

    Changelogに書かれている変更点は次のとおりです。

    • 対象バージョン: Copilot CLI 1.0.94-0 以降

    • モデル検出: /model を開くと、起動中のローカルOllamaにある対応モデルが、設定済みのモデルやGitHub Copilotが提供するクラウドモデルと一緒に表示されます

    • 自動では追加されない: 検出されたモデルを選び、プロバイダーとエンドポイントを確認してから、「Add and use for this session」(追加してこのセッションで使う)か「Add without switching」(追加だけして切り替えない)を選びます

    • 再起動は不要: 追加したモデルは、いま開いているセッションでそのまま使えます

    • 接続エラーの表示: プロバイダーにつながらない場合は、ピッカーの中に理由つきで表示されます

    Starting in CLI version 1.0.94-0, use /model to discover supported models from a running local Ollama instance, alongside your configured models and cloud models provided by GitHub Copilot.

    訳: CLIバージョン1.0.94-0から、/model を使って、起動中のローカルのOllamaインスタンスから対応モデルを検出できます。設定済みのモデルや、GitHub Copilotが提供するクラウドモデルと並んで表示されます。(GitHub Changelog「Discover local models in GitHub Copilot CLI」)

    なお、GitHub Copilotアプリ(デスクトップアプリ)では、同じ考え方の機能が Settings > Model providers にあります。また、ローカルモデルを使った「インテリジェントルーティング」も同時に発表されていますが、提供時期はまだ示されていません。

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    使うための前提

    • Copilotのサブスクリプション: インストールガイドでは、Copilot CLIの前提として有効なGitHub Copilotのサブスクリプションが挙げられています。組織経由で使っている場合、管理者がCopilot CLIを無効にしていると使えません

    • Ollamaとモデルは自分で入れておく: この検出機能は、Ollama本体のインストールやモデルのダウンロードはしません

    • モデルの条件: ツール呼び出し(function calling)とストリーミングに対応していること。どちらかに対応していないモデルではCopilot CLIがエラーを返します。コンテキストウィンドウは128kトークン以上が推奨されています

    手順

    1. Copilot CLIを入れる・更新する

    インストール方法は、npm(Node.js 22以降)、Homebrew、WinGet、インストールスクリプトがあります。

    # npm(全OS)
npm install -g @github/copilot

# Homebrew(macOS / Linux)
brew install --cask copilot-cli

# WinGet(Windows)
winget install GitHub.Copilot

    プレリリース版は、npmなら @github/copilot@prerelease、Homebrewなら copilot-cli@prerelease、WinGetなら GitHub.Copilot.Prerelease です。すでに入っている場合は、copilot version でバージョンを確認し、copilot update(セッション内なら /update)で更新できます。

    2. Ollamaでモデルを取得する

    Ollamaのモデルは ollama pull で取得し、ollama ls で一覧を確認できます。Copilot CLIのドキュメントでは例として llama3.2 が挙げられています。選ぶときは、ツール呼び出しに対応したモデルにしてください。

    ollama pull llama3.2
ollama ls

    3. Ollamaのコンテキスト長を広げる

    ここがいちばん見落としやすい点です。Ollamaのドキュメントによると、コンテキスト長の既定値はVRAM量で決まります。

    • VRAM 24GiB未満: 4k

    • 24〜48GiB: 32k

    • 48GiB以上: 256k

    同じページで、エージェントやコーディングツールのように大きなコンテキストが要る用途では、少なくとも64000トークンにするよう案内されています。Copilot CLI側の推奨は128k以上なので、多くの環境では既定値のままだと足りません。CLIで起動する場合は、環境変数で指定します。

    OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=64000 ollama serve

    Tasks which require large context like web search, agents, and coding tools should be set to at least 64000 tokens.

    訳: Web検索、エージェント、コーディングツールのように大きなコンテキストが必要な用途では、少なくとも64000トークンに設定してください。(Ollama Docs「Context length」)

    Ollamaアプリを使っている場合は、設定画面のスライダーで変更します。コンテキストを広げるとメモリ使用量も増えるので、ollama ps の CONTEXT 列と PROCESSOR 列で、割り当てられた長さと、GPUに載り切っているか(CPUへのオフロードがないか)を確認します。

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    4. Copilot CLIの /model から追加する

    Ollamaを起動した状態でCopilot CLIを開き、/model を実行します。一覧にローカルのモデルが出てくるので、選んでプロバイダーとエンドポイントを確認し、「Add and use for this session」か「Add without switching」を選びます。

    /model の変更は、既定では今のセッションだけに効きます。以後のセッションの既定にしたいときは --global、リポジトリ単位で固定したいときは --repo(または --local)を付けます。

    環境変数で指定する方法(従来からのBYOK)

    /model での検出とは別に、起動前に環境変数でプロバイダーを指定する方法もあります(BYOK: Bring Your Own Key)。プロバイダー種別は openai(既定。OpenAI、Ollama、vLLM、Foundry LocalなどOpenAI Chat Completions互換のもの)、azure、anthropic の3つです。ローカルのOllamaならAPIキーは要りません。

    export COPILOT_PROVIDER_BASE_URL=http://localhost:11434
export COPILOT_MODEL=llama3.2
copilot

    必須なのは COPILOT_PROVIDER_BASE_URL と COPILOT_MODEL(--model フラグでも可)です。ほかに、1リクエストのプロンプト上限を決める COPILOT_PROVIDER_MAX_PROMPT_TOKENS、出力上限の COPILOT_PROVIDER_MAX_OUTPUT_TOKENS などがあります。ほかのプロバイダーの例は copilot help providers で確認できます。

    注意: ローカルモデルを選んでも「オフライン」にはならない

    Changelogでは、ローカルモデルを選んでもオフラインモードにはならず、GitHubのテレメトリも止まらないと明記されています。GitHubのサーバーに接続させたくない場合は、プロバイダーの設定に加えて、オフラインモードを明示的に有効にします。

    export COPILOT_PROVIDER_BASE_URL=http://localhost:11434
export COPILOT_MODEL=llama3.2
export COPILOT_OFFLINE=true
copilot

    Choosing a local model doesn’t turn on offline mode or disable GitHub telemetry.

    訳: ローカルモデルを選んでも、オフラインモードはオンにならず、GitHubのテレメトリも無効になりません。(GitHub Changelog「Discover local models in GitHub Copilot CLI」)

    ただし、オフラインモードで完全にネットワークから切り離せるのは、プロバイダーもローカル(または同じ隔離環境内)にある場合だけです。COPILOT_PROVIDER_BASE_URL がリモートのエンドポイントを指していれば、オフラインモードでもプロンプトとコードのコンテキストはそのプロバイダーへ送られます。

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    まとめ

    • Copilot CLI 1.0.94-0 以降は、/model で起動中のOllamaのモデルを検出し、再起動なしで追加・切り替えできる

    • Ollama本体とモデルは事前に用意する。モデルはツール呼び出しとストリーミング対応が必須、コンテキストは128k以上が推奨

    • Ollamaの既定コンテキストはVRAM 24GiB未満だと4k。OLLAMA_CONTEXT_LENGTH で広げ、ollama ps で確認する

    • ローカルモデルを選んでもオフラインにはならない。GitHubへの接続を止めたいなら COPILOT_OFFLINE=true を明示する

    Copilot CLIは更新が速く、バージョンや画面の文言、対象プランは変わることがあります。最新は公式のChangelogとドキュメントで確認してください。

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    出典:

    (確認日: 2026年10月12日)

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    HARu

     
     
    バックエンドエンジニア。Claude・GitHub・ローカルLLMなど開発ツールの新機能や仕様変更を、公式ドキュメントをもとに日本語で整理しています。「自分に関係あるか」「何を直せばいいか」がすぐ分かる記事を毎朝更新。記事はClaudeと一緒に作っています。

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